一、目标检测介绍

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要任务是从图像或视频中识别并定位出感兴趣的目标对象。目标检测技术在许多实际应用中具有广泛的用途，如自动驾驶、视频监控、医学影像分析等。

目标检测的主要方法可以分为两大类：基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法。

基于传统机器学习的方法：这些方法主要依赖于手工设计的特征提取器和分类器。常用的特征提取器包括SIFT、SURF、HOG等，而分类器则可以是支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、K-近邻（KNN）等。这类方法通常需要大量的标注数据进行训练，但在一些特定场景下，它们仍具有一定的性能。
基于深度学习的方法：近年来，深度学习在目标检测领域取得了显著的进展。深度学习方法主要包括卷积神经网络（CNN）和区域卷积神经网络（R-CNN）。
- 卷积神经网络（CNN）：CNN通过多层卷积层和池化层来自动学习图像的特征表示。著名的目标检测网络有Faster R-CNN、Faster R-CNN v2和YOLO（You Only Look Once）。这些网络可以生成候选框，然后使用非极大值抑制（NMS）等技术去除重叠的框，从而得到最终的目标检测结果。
- 区域卷积神经网络（R-CNN）：R-CNN通过引入Region Proposal Network (RPN)来生成候选框。RPN首先在图像中生成一系列可能包含目标的区域，然后将这些区域送入CNN进行特征提取和分类。著名的R-CNN网络有Fast R-CNN、Faster R-CNN和Mask R-CNN。这些网络相较于传统的目标检测方法具有更高的准确率和速度。

随着深度学习技术的发展，目标检测的性能得到了显著提升，同时计算复杂度也得到了降低。这使得目标检测技术在各种应用场景中得到了广泛应用。

YOLOv5_16">二、YOLOv5介绍

YOLOv5是一种目标检测算法，是YOLO（You Only Look Once）系列的较新版本。它由ultralytics团队开发的，采用PyTorch框架实现。

YOLOv5相较于之前的版本，有以下几个显著的改进：

更高的精度：YOLOv5在精度上有了显著提升，特别是在小目标检测方面。
更快的速度：YOLOv5相较于YOLOv4，速度更快，可以实时运行在较低的硬件设备上。
更小的模型：YOLOv5相较于YOLOv4，模型大小更小，占用更少的存储空间。
更好的可扩展性：YOLOv5可以很容易地进行模型的扩展和修改，以适应不同的任务和数据集。

YOLOv5的工作流程如下：

输入图像被分割成一系列的网格。
每个网格预测一系列的边界框，以及每个边界框属于不同类别的概率。
使用非极大值抑制（NMS）算法，去除重叠较多的边界框，并选择最终的检测结果。

YOLOv5可以用于各种目标检测任务，如人脸检测、车辆检测、行人检测等。它在许多计算机视觉竞赛中取得了优异的成绩，并且被广泛应用于实际应用中，如自动驾驶、视频监控等。

2.1 和以往版本的区别

YOLOv1：

主干部分主要由卷积层、池化层组成，输出部分由两个全连接层组成用来预测目标的位置和置信度。
原理：将每一张图片平均的分成7x7个网格，每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。
优点：检测速度快、迁移能力强
缺点：输入尺寸是固定的，有较大的定位误差

YOLOv2：

在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），**识别对象更多（Stronger）**这三个方面进行了改进
加入BN层，加速收敛；加入先验框解决物体漏检问题；多尺度训练，网络可自动改变尺寸等等
优点：收敛速度快、可自动改变训练尺寸。
缺点：对于小目标检测不友好

YOLOv3：

针对v2的缺点，1）加入了更好的主干网络(Darknet53),而不是VGG；2）为了提升小目标检测还加入了FPN网络；3）通过聚类生成先验框（一个框：长宽，根据纵横比和它的尺寸生成的先验框）；4）加入了更好的分类器-二元交叉熵损失。
优点：增强了对于小目标的检测
缺点：参数量太大

YOLOv4：

差别：
- 特征提取网络的不同：1）Darknet53变成CSPDarknet53(降低了计算量，丰富了梯度信息，降低了梯度重用)相当于多个一个大残差边，再将这部分融合；2）加入了SPP-空间金字塔池化，增加感受野；3）加入了PAN操作，增加一条下采样操作
- 激活函数不同：由leakyrelu变为mish激活函数
- loss不同：余弦退火衰减，学习率会先上升再下降
- 数据增强方法：采用了Cutout（随机剪切框）、GridMask（图像的区域隐藏在网格中）、MixUp（两张图混合）、Mosaic（四张图混合）等方法
优点：激活函数无边界，从而避免饱和；融合了多种tricks提升网络性能；参数量相比v3更低，速度更快。
缺点：不够灵活，代码对用户体验不好

YOLOv5：

差别：
- 自定锚框定义：自动预先利用聚类自定义锚框
- 控制模型大小：通过控制深度和宽度来控制模型的大小，从而区分出s，m，l，x的不同尺寸的模型
- 优化函数：提供了两个优化函数Adam和SGD，并都预设了与之匹配的训练超参数
- 非极大值抑制：DIoU-nms变为加权nms。
- Focus操作：加入切片操作，提升训练速度
优点：灵活性更强，速度更快；使用Pytorch框架对用户更好，精度高。
缺点：Focus的切片操作对嵌入式并不友好，网络量化不支持Focus；精度和速度不平衡。
正负样本匹配策略：通过k-means聚类获得9个从小到大排列的anchor框，一个GT可以同时分配给多个anchor，它们是直接使用Anchor模板与GT Boxes进行粗略匹配，如果GT与某个anchor的iou大于给定的阈值，GT则分配给该Anchor，也就是说可以定位到对应cell的对应Anchor。以前是一个GT只分配给一个anchor。
坐标定义1：xyxy→通常为(x1, y1, x2, y2)，先两个表示左上角的坐标，再两个表示右下角的坐标。具体来说，这里的‘x1’表示bbox左上角的横坐标，‘y1’表示bbox左上角的纵坐标，‘x2’表示bbox右下角的横坐标，‘y2’表示bbox右下角的纵坐标。
坐标定义2：xywh→通常为(x, y, w, h)，也就是先两个表示bbox左上角的坐标，再两个表示bbox的宽和高，因此被称为 ‘xywh’ 表示。具体来说，这里的‘x’表示bbox左上角的横坐标，‘y’表示bbox左上角的纵坐标，‘w’表示bbox的宽度，‘h’表示bbox的高度。

三、代码获取

https://github.com/ultralytics/yolov5

3.1 视频代码介绍

可参考这个视频代码讲解：点击

四、环境搭建

安装ultralytics、cuda、pytorch、torchvision，然后执行pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果是cpu，则直接安装cpu对应的pytorch和torchvision